含电动汽车的电网负荷结构时序模型计算方法

随着电动汽车的高速发展,电网负荷结构将不可避免的发生变化。首先构建了常规负荷的时序概率模型;分析了四种典型电动汽车的充电行为,并根据不同汽车对应的不同充电模式,建立了电动汽车充电负荷模型;采用蒙特卡洛模拟研究各类电动汽车的充电行为,并得出充电负荷的行为特性;最终得出含电动汽车的全行业负荷综合模型,并通过实例数据分析,验证了模型的准确性,对电网的运行和规划具有一定的现实意义。     

考虑空间运动特性的规模化电动汽车接入电网负荷预测模型

规模化电动汽车的接入将会对电网负荷造成较大影响,为采取有效的应对策略,需对其充电负荷进行预测。本文从电动汽车运动的角度出发,结合改进的停车需求模型,建立了基于运动特性的电动汽车空间负荷预测模型。从汽车类型、起始充电时间、电池容量及充电功率等方面入手,分析充电负荷的影响因素。采用蒙特卡罗法,仿真规模化电动汽车在不同时间、不同区域的充电行为。以北京市为例,对其2030年日负荷曲线进行了预测,结果表明:规模化电动汽车负荷融入电网会给电网负荷带来大幅度提升,峰谷差明显增大,需对电网进行合理的规划并对电动汽车充电负荷进行合理分配。     

电动汽车充放电方式对深圳电网日负荷曲线的影响

随着电动汽车在深圳地区的推广应用,其充电行为将对深圳电网负荷造成一定影响.在分析深圳电网负荷特性的基础上,对2015年深圳电网日负荷曲线进行了预测.结合电动汽车类型、充电时间和充电模式建立了电动汽车负荷预测模型,分析在不同充电模式下电动汽车对深圳电网日负荷曲线的影响.     

电动汽车充电需求负荷模型建模方法研究

电动汽车是坚强智能电网的重要组成部分,是实现低碳化交通的重要途径。在研究我国电动汽车相关政策和发展趋势的基础上,针对不同的充电模式建立了电动汽车充电负荷模型,并采用蒙特卡罗方法进行求解。以临沂市典型日负荷曲线为例,计算电动汽车的充电负荷曲线,并分析了不同充电情景对日负荷曲线的影响。结果表明:电动汽车充电负荷模型受充电模式影响很大,更换电池模式可以很大程度削减电网的峰谷差,提高电力设备的利用率,有利于电网的安全高效运行。     

智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究

当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。     

基于电动汽车充电负荷需求预测的电网调度优化*

现有的电网调度方法对电动汽车充电负荷需求的预测效果较差,预测的负荷变化趋势与实际情况相差较大,因此基于电动汽车充电负荷需求预测提出电网调度优化方法。根据电动汽车到达充电站的起始和终止时间,计算得到充电时长,电网调度再根据此时间段执行充放电活动。对历史负荷数据标记季节和假期属性,得到属性相似的初步样本,使用充电负荷数据的最值和平均值作为负荷属性,经过AP算法聚类后,利用CNN模型对样本负荷进行预测,其通道值分别为负荷值、温度和车流量,输出充电负荷需求值。根据充电负荷预测信息和剩余容量确定电网调度优化目标和调度约束条件,改变电动汽车的充电时刻,实现电网负荷优化。测试结果表明,该设计方法使用有序的充电策略保证了良好的优化调度效果,满足充电负荷需求。     

基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法

准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。     

电动汽车充电模式对主动配电网的影响

主动配电网建设依托于大规模间歇式可再生能源并网运行控制、电网与充放电设施互动、智能配用电等电网分析与运行关键技术的发展。随着电动汽车的推广普及,用户充电时间和空间上的随机性将增加电网运行的不确定影响因素。文章重点研究电动汽车充电模式对配电网负荷曲线波动特性的影响,通过研究电动汽车充电的功率需求和能量需求特性,依据电动汽车用户行驶习惯的概率分布特性,建立规模化电动汽车充电负荷模型,进而分析电动汽车在无序充电和有序充电模式对区域配电网日负荷曲线的影响。结合实际充电站运行数据仿真验证配电网中电动汽车有序充电的主动控制作用。     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

电动汽车充电需求负荷模型建模方法研究

电动汽车是坚强智能电网的重要组成部分,是实现低碳化交通的重要途径。本文在研究我国电动汽车相关政策和发展趋势的基础上,针对不同的充电模式建立了电动汽车充电负荷模型,并采用蒙特卡罗方法进行求解。以临沂市典型日负荷曲线为例,计算电动汽车的充电负荷曲线,并分析了不同充电情景对日负荷曲线的影响。结果表明:电动汽车充电负荷模型受充电模式影响很大,更换电池模式可以很大程度削减电网的峰谷差,提高电力设备的利用率,有利于电网的安全高效运行。作为低碳经济最重要行业之一,电动汽车的研发和生产受到中国消费者和汽车企业的欢迎。     

基于时空活动模型的电动汽车充电功率计算和需求响应潜力评估

电动汽车用户行为的差异导致了电动汽车的时空分布特征不同。为了能够精准计算出电动汽车集群在某时刻、某地点的充电功率及其可提供的需求响应潜力,提出了一种基于时空活动模型的电动汽车充电功率计算和需求响应潜力评估方法。首先考虑了电动汽车的时空分布特性,分析了电动汽车的出行活动模型。然后基于实际数据得出了电动汽车充电的关键影响因素分布模型。最后采用蒙特卡洛和二项分布法计算出了单台电动汽车和电动汽车集群在工作日和非工作日的充电功率曲线,并分析了其需求响应潜力。所提方法能够在兼顾电动汽车时空分布的基础上,简便快捷地计算出电动汽车的充电功率。     

面向居民区电动汽车充电负荷预测与容量配置研究

居民区负荷的特性及其发展趋势预测有助于科学地建设电动汽车充电设施,同时确保居民区供电设施安全可靠运行。本文在电动汽车充电特性研究的基础上,构建了接入电网的电动汽车充电负荷需求数学模型,并深入了分析充电设施的接入对居民区负荷特性的影响,然后给出一种充电设施负荷预测与容量配置方法。最后选取两种典型台区,仿真分析了电动汽车接入前后的台区负载情况,验证了所提方法的有效性。     

基于排队论的电动汽车充电设施优化配置

在分析电动汽车充电行为的基础上,基于排队论建立了充电设施服务系统排队模型。在此基础上,研究了充电设施服务系统在排队等候中的概率特征,并定量分析了充电设施的运行效率。以充电设施服务系统总费用最小为目标函数建立了充电设施费用最优模型。结合电动汽车充电功率需求预测结果,研究了电动汽车充电设施不同配置方式对电网负荷率的影响。研究结果表明,通过合理配置充电设施,可以提高充电设备综合利用效率,从而进一步验证了所提模型的实用性和有效性。     

电动汽车居民区充电负荷建模分析

提出一种基于电动汽车停车时间、充电需求等因素的电动汽车居民区充电负荷建模分析的新方法。针对电动汽车的停车行为,研究基于居民区的区域停车生成率的停车需求,建立居民区的区域停车模型。建立里程分布模型,研究电动汽车移动和电耗量的关系,建立电动汽车剩余荷电状态(SOC)模型。结合居民区的区域停车模型、荷电状态分布模型,通过详细考察居民区区域停车这一功能分区特征,综合设备性质、居民区区域特征等因素,得到居民区的电动汽车充电模型。在充电模型中包含对电动汽车电池的工况分析、电耗量分析、返程时间分布、返程时SOC分布等环节的优化分析。采用一系列的数学建模方法,完成了基于时间分布的电动汽车居民区充电负荷的相关性质研究,以此作为日后电网调度、削峰填谷的参考。以某市为算例,进行蒙特卡洛模拟和分析,得出充电负荷分布的相关结论。     

基于电动汽车最小高峰负荷模型的微电网可靠性分析

电动汽车充电时间灵活、调控性能好,可作为一种可控负荷参与微电网的负荷调节,从而避免微电网孤岛运行时发电量不足而切负荷。基于此,重点研究了计及电动汽车充电控制策略的微电网可靠性分析。首先,建立了电动汽车最小高峰负荷模型,以评估微电网孤岛运行时电动汽车的调控潜力。紧接着,基于最小高峰负荷模型,提出了计及供电可靠性的电动汽车-储能联合调控策略。然后,基于蒙特卡洛模拟法,提出了计及电动汽车-储能联合调控策略的微电网可靠性评估方法。最后,通过改进的RBTSBus6F4馈线系统进行算例仿真。仿真结果验证了所提模型和策略的有效性。算例结果表明,所提的微电网调控策略能在满足电动汽车充电需求的基础上,有效降低电动汽车接入对微电网可靠性的影响。     

电动汽车充电功率需求及其对电网负荷曲线的影响

准确把握电动汽车充电负荷,是评估电动汽车对电网影响以及对电动汽车进行充放电管理的基础。通过影响电动汽车负荷在时间上分布的综合因素及其相应的概率分布,提出了一种基于统计学的电动汽车充电功率模型。在此基础上利用蒙特卡洛方法对电动汽车在不同渗透率下的负荷进行计算。结果表明,电动汽车的规模化应用,给电网带来了新一轮的负荷增长;充电负荷的峰谷差明显加大,给未来负荷调控带来了挑战。     

电动汽车充电负荷时空分布预测

采用最小二乘法与灰色关系度理论建立了电动汽车保有量预测模型,将车辆状态转移矩阵引入传统停车需求模型,预测了电动汽车随时刻变化的实际泊车分布特性;基于蒙特卡洛方法,针对电动私家车、电动公交车、电动出租车、电动公务车各自对应的充电需求,分别模拟了其充电行为,推测出了不同用地类型区域的电动汽车充电负荷曲线。文中结合徐州市公共汽车运营现状,给出了大型充电站的规划布局建议,为充电站规划建设提供理论支撑。     

Probabilistic Modeling and Statistical Analysis of Aggregated Electric Vehicle Charging Station Load

The number of electric vehicles is increasing worldwide. The charging of a single electric vehicle can draw several kilowatts of power, and the aggregate effects of charging thousands of electric vehicles on electric power system infrastructure, operation, and planning must be considered. An important tool in studying the integration of electric vehicles and developing associated technologies and controls within the framework of the smart grid are probabilistic models of charging station load. This article identifies, evaluates, and proposes probabilistic models and analyzes the statistical characteristics of aggregated electric vehicle charging station load. A data-driven approach is taken, using measured time-stamped power consumption from charging stations to formulate and evaluate suitable parametric probabilistic models. The influence of time-of-use pricing on electric vehicle charging station load characteristics is also examined. Two data sets—one from Washington State, the other from San Diego, CA—each covering over 2 years, are used to create the models.     

电动汽车充电功率需求分析模型研究综述

我国未来将进入电动汽车规模化应用的时期,但是这也将对电网运行产生巨大影响,因此合理预测电动汽车充电功率需求具有十分重要的意义。本文主要总结了电动汽车大规模充电的充电功率需求特性及其分析模型。首先展望了电动汽车大规模充电的前景及其给电网运行带来的挑战,从而引出了电动汽车大规模充电功率需求分析的重要性;然后从电动汽车本身、充电设施和电能用户三大方面总结电动汽车充电功率需求特性;接下来从不同发展时综述了电动汽车充电功率需求分析模型的研究情况;最后指出了当前研究的不足,并探讨了今后研究的方向。     

基于自编码器的电动汽车充电负荷研究

随着电动汽车的逐步推广,研究电动汽车充电负荷特性,既有利于充电站优化运行,又有利于电力系统安全稳定运行。根据电动汽车充电负荷的时空性,提出了一种基于自编码器的电动汽车充电负荷研究方法。基于NHTS数据集分析找出电动汽车充电负荷的时间分布规律。通过自编码器方法提取电动汽车出行里程和出行结束时间的特征。以此为基础计算出电动汽车到达不同目的地的概率,从而建立电动汽车充电负荷的时空特性模型。计算了每辆电动汽车的最短等待时间,统计负荷时考虑了时间误差,提高了充电负荷计算的精确性。最后,通过算例得到了地区内电动汽车的充电负荷,验证了所提出研究方法的可行性和准确性。